通过价格相关网络的稳定聚类优化加密货币投资组合

快速发展的加密货币市场因其固有的波动性和不断演变的监管环境给投资带来了独特的挑战。集体的价格变动可以被利用来构建具有改善的风险收益特征的多元化投资组合。本文引入了一个集成框架，结合网络分析、价格预测和投资组合理论，以识别高度相关的加密货币的稳定群体，从而构建有利可图的投资组合。我们采用 Louvain 社区发现算法结合共识聚类来提取时间上持久的相关聚类，并结合基于 ARIMA 的价格预测来增强前瞻性聚类形成。使用 5 年的日收盘价，我们评估了多种策略和持有期限下的投资组合表现，使用基于收益和尾部风险的指标评估盈利能力和下行风险。我们的实证结果表明，预测性共识聚类投资组合在长达 14 天的期限内保持持续积极和稳定的表现，表现出有利的盈亏不对称性，并实现了更严格的尾部风险控制。这些发现表明，加密货币市场中稳定的相互依赖关系可以被利用来在短期持有期限内构建有利可图且风险可控的投资组合。